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公开(公告)号：CN119965819A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411806432.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于区间估计的中长期电量预测方法及终端，获取并将原始电量序列分解为趋势分量、周期分量以及残差分量；使用预设神经网络模型对趋势分量进行预测，得到第一预测结果，使用预设季节性差分自回归移动平均模型对周期分量进行预测，得到第二预测结果，使用预设区间估计算法对残差分量进行区间估计，得到区间估计结果；整合第一预测结果、第二预测结果以及区间估计结果，得到对应原始电量序列的初步电量预测结果；采用马尔科夫修正算法修正初步电量预测结果，得到最终电量预测结果。本发明从区间预测的角度实现了电量的中长期预测，与现有的预测模型算法相比，预测精度更高，保障电网安全运行，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119831086A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411798357.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明提出一种基于数据增强的时间序列预测模型训练方法，包括将真实时间序列数据划分为原始训练集与测试集；基于TimeGAN网络并采用MAD‑GAN架构构建MAD‑TimeGAN网络，采用MAD‑TimeGAN网络生成样本时间序列数据；将原始训练集与样本时间序列数据进行合并，得到增强训练集；采用增强训练集对时间序列预测模型进行训练；采用测试集对时间序列预测模型的预测结果进行评估。本发明基于TimeGAN网络并采用MAD‑GAN架构构建MAD‑TimeGAN网络来生成更加多样化的样本时间序列数据，与真实的时间序列数据共同构成训练集来训练时间序列预测模型，以解决时间序列预测中存在的数据匮乏问题，提高时间序列预测模型的性能和生成样本的质量。
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公开(公告)号：CN119831780A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411796756.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明的一种电力负荷变化主导影响因素辨识的方法与终端，获取电力负荷数据以及相关的待辨识的各项影响因素数据，计算所述影响因素与所述电力负荷数据之间的关联关系的误差评价指标，得到证据矩阵；根据所述证据矩阵，构建基于一致性排序的影响权重计算模型，以计算各项所述误差评价指标的权重；基于各项所述误差评价指标的权重，利用基本概率分配函数和DS证据理论，分别对各项所述影响因素进行各项所述误差评价指标的融合，得到各项所述影响因素的综合评价结果；本发明基于一致性排序和DS证据融合理论，形成一种多特征融合的综合评价结果，能够得到对于电力负荷的变化来说最关键的影响因素的排序，实现主导影响因素的辨识。
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公开(公告)号：CN117728363A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311514385.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向海上风电送出型送端电网的短路电流抑制方法及装置，包括：获取电网的源网荷数据；根据所述源网荷数据构造网架结构优化成本和SFCL配置成本最小化的主目标函数以及所述主目标函数对应的主约束；根据所述源网荷数据构造运行维护成本最小化的子问题目标函数，以及所述子问题目标函数对应的子约束；通过Benders分解算法在所述主约束以及子约束下迭代求解所述主目标函数以及子问题目标函数，得到网架优化方案及其成本和SFCL配置方案及其成本。能够到达平衡投资成本与短路电流抑制效果，同时减少对网架拓扑结构的重塑，从而有效解决大规模海上风电接入和送端电网协调适应性发展带来的短路电流超标问题。
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